Mantenere? Riparare? Sostituire?

Un approfondimento su come modellare multipli interventi sugli asset

Guy Druce, Copperleaf

Quando si considera la vita di un asset, sorge la domanda: quali tipi di interventi dovrebbero essere pianificati per mantenerlo operativo o per ripristinarne l’operazione in caso di guasto?

Le organizzazioni che gestiscono infrastrutture critiche si affidano a una vasta gamma di asset per i propri servizi, inclusi milioni di asset di varia complessità e costo. Modellare le condizioni degli asset e la loro relativa probabilità di guasto è complesso e costoso. Pertanto, gli asset che richiedono pianificazione sono quelli il cui guasto causerà spese o rischi significativi per l’organizzazione, o il cui costo di sostituzione è elevato.

L’obiettivo è massimizzare il valore del capitale e delle spese operative nel tempo. Per farlo, è necessario un modello di rischio dei guasti di un asset. Il rischio è definito come la probabilità di guasto di un asset in un determinato momento moltiplicato per la conseguenza (o le conseguenze) di tale guasto. I modelli sono classificati in due categorie:

1. Quelli che calcolano le condizioni degli asset e la conseguente probabilità di guasto
2. Quelli che calcolano i costi (per l’organizzazione e la società) di tali guasti

Il beneficio che si ottiene effettuando un intervento sull’asset in un dato momento è la prevista riduzione del rischio ottenuta migliorando le condizioni dell’asset, rispetto a non fare nulla. Il beneficio viene calcolato paragonando il costo dell’intervento a quello conseguente alla mancanza d’azione. Per capire se un intervento fornisce il miglior valore, dobbiamo considerare possibili vincoli quali limiti di spesa, performance KPI, risorse, etc.

Un modello di rischio semplice è quello in cui la riduzione del rischio è ottenuta sostituendo l’asset con uno identico. Non è realistico perché solitamente, salvo i casi più semplici, ha più senso riparare l’asset per ripristinare il funzionamento. Per esempio, non sostituiamo l’auto di famiglia quando il motore si guasta, supponendo che il resto dell’auto sia in buone condizioni; mentre se il tubo da giardino perde, potrebbe essere giustificabile prenderne uno nuovo.

Per modellare al meglio diversi tipi di intervento come la manutenzione, la riparazione e la sostituzione, dobbiamo comprendere gli effetti degli interventi sulle condizioni di un asset.

Alcuni asset possono essere adeguatamente modellati come una singola unità se l’intervento influisce sulle condizioni generali dell’asset. Tuttavia, quelli più complessi possono richiedere la modellazione di sottocomponenti importanti, in caso la manutenzione migliorasse solo le condizioni di un sottocomponente.

Ad esempio, una vettura può essere modellata come veicolo complessivo, o suddivisa in motore, trasmissione e carrozzeria. Se manteniamo i freni verrà ridotto il rischio di sicurezza, ma non aumenterà l’affidabilità del motore. Un modello che tratta l’auto come una singola unità sacrificherà informazioni; il rischio di sicurezza può essere sottovalutato a scapito del rischio di affidabilità o viceversa.

Per questo motivo, è importante trattare i sottocomponenti degli asset separatamente. Nell’esempio dell’auto, l’asset potrebbe essere rappresentato da un motore, una trasmissione e una carrozzeria – ognuno con le proprie condizioni, probabilità di guasto e modelli di costo.

Diversi approcci possono essere utilizzati per esprimere la relazione tra età, condizione e probabilità di guasto. Questi includono l’uso di curve di salute e di probabilità di guasto, nonché modelli collaudati dal settore, come il Common Network Asset Indices Methodology (CNAIM) che è stato sviluppato nel Regno Unito da Distribution Network Operators e adottato dal regolatore Ofgem.

Una considerazione importante è il compromesso tra la fedeltà di un modello e il costo della creazione e del mantenimento del modello. L’alta fedeltà richiede una modellazione complessa dei componenti, dati dettagliati e accurati, oltre a costi più elevati per lo sviluppo del modello, per l’acquisizione dei dati e per la manutenzione sia del software che dei dati. I modelli più semplici sono più economici da sviluppare e richiedono meno dati da raccogliere e mantenere.

Una volta stabilita la granularità dei modelli necessari per rappresentare un tipo di asset, il problema successivo da considerare è la natura degli interventi, che possono includere:

• Ispezioni: possono essere di varia complessità e possono essere qualitative o quantitative.
• Manutenzione: può essere di vario grado e frequenza. Ad esempio, in un’auto possiamo fare un cambio dell’olio ogni 5.000 miglia o sostituire la cinghia di distribuzione dopo 100.000 miglia, etc. Queste attività sono intese a mantenere l’apparecchiatura in buone condizioni operative, bilanciando i costi di manutenzione con i costi di guasto.
• Ristrutturazione, ricostruzione: queste azioni possono essere necessarie per ripristinare le condizioni degli asset a un livello accettabile. Alcune di queste azioni possono essere attuate solo un numero limitato di volte nella vita dell’asset (ad es. c’è un numero limitato di volte in cui i cilindri di un motore possono essere riavviati).
• Sostituzione: un asset potrebbe non essere ripristinabile a un livello accettabile e potrebbe essere necessaria una sostituzione. Può essere sostituito con un asset identico o con uno di tipo diverso ma con funzionalità simili. La sostituzione con un asset di tipo diverso può essere dovuta a requisiti normativi, obsolescenza tecnologica e disponibilità di tecnologie nuove ed emergenti.
• Interventi: Alcuni interventi possono essere obbligatori per regolamento e devono essere completati prima di una data determinata. Questi interventi forniscono punti di ancoraggio nel tempo, intorno ai quali possono essere programmati altri interventi discrezionali. In molti casi, tali azioni sono necessarie a causa di considerazioni di sicurezza o di rischio ambientale.

Per determinare l’approccio migliore, le organizzazioni dovrebbero definire più tipi di intervento e applicare diverse strategie per identificare il mix ottimale di interventi e la loro tempistica. Ad esempio, lo stesso intervento può essere ripetuto, consentendo al progettista di comprendere l’impatto di un singolo tipo di intervento sull’asset nel tempo. In alternativa, diversi tipi di intervento possono essere ripetuti in un programma fisso.

I leader delle soluzioni di Asset Investment Planning consentono alle organizzazioni di:

• Sfruttare le informazioni esistenti per modellare rischi, affidabilità e altre metriche per gli asset pre- e post-intervento
• Creare, analizzare e confrontare le strategie di sostenibilità degli asset – per massimizzare il loro valore gestendo il rischio in modo proattivo
• Raggruppare gli interventi sugli asset per ridurre i costi e le interruzioni del servizio

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